NVIDIA發布全新版本Isaac軟件開發套件，為機器人提供更新的AI感知和仿真功能。NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛在NVIDIA最新的GPU技術會議上宣布了該消息。在建立統一的機器人開發平臺以實現AI、仿真和操控功能方面，IsaacSDK邁出了重要的里程碑。
IsaacSDK包括IsaacRoboTIcsEngine，IsaacGEM（預先構建的深度神經網絡模型、算法、庫、驅動程序和API），用于室內物流的參考應用程序以及IsaacSim的第一個版本。全新IsaacSDK可以大大加快研究人員、開發人員、初創企業和制造商開發和測試機器人的速度。它使機器人能夠通過仿真獲得由人工智能技術驅動的感知和訓練功能，從而可以在各種環境和情況下對機器人進行測試和驗證。
物流自動分揀機器人這樣一來，可以節省成本。從基于AI的感知開始，每臺自主機器都始于感知。為了加快AI機器人的開發速度，全新IsaacSDK包括各種基于攝像頭的感知深度神經網絡。其中：對象檢測——識別用于導航、交互或操控的對象，自由空間分割——檢測和分割外部世界，例如確定人行道在哪里，以及機器人可以在哪里行駛。
3D姿態估計——了解目標的位置和方向，從而實現諸如機械臂拾取物體的任務，2D人體姿態估計——將姿態估計應用于人，這對于與人互動的機器人和協作機器人非常重要該SDK的對象檢測也已通過ResNet深度神經網絡進行了更新，可以使用NVIDIA的遷移學習工具包對其進行訓練。這使得添加新對象進行檢測和訓練新模型變得更加容易，這些新模型可以以較高的準確度啟動并運行。
蜘蛛手分揀機器人大概價格新版本引入了一項重要功能——使用IsaacSim訓練機器人，并將所生成的軟件部署到在現實世界中運行的真實機器人中。這有望大大加快機器人的開發速度，從而實現綜合數據的訓練。通過仿真，開發人員可以在極端情況下對機器人進行測試，以進一步加強對它的訓練。將這些結果輸入訓練管道，使神經網絡可以基于真實和模擬數據來提高準確性。
無序分揀機器人全新SDK也提供了多機器人仿真。這使開發人員可以將多個機器人放入仿真環境中進行測試，以便它們學會彼此相關的工作。各個機器人可以在共享的虛擬環境中移動時，運行獨立版本的Isaac導航軟件堆棧。因此，尋求在大型物流管理中運行多個機器人的制造商，可以先測試機器人交互作用并調試問題，再將其部署到現實世界。
全新SDK還集成了對NVIDIADeepStream軟件的支持，該軟件廣泛用于處理分析功能。開發人員可以在支持機器人應用程序的邊緣AI部署DeepStream和NVIDIAGPU，以實現對視頻流的處理。開發人員現在可以構建各種各樣的機器人，這些機器人需要對攝像頭視頻源進行分析，既可以用于機載應用，也可以用于遠程定位。
使用IsaacSDK進行編程，最后，對于已經開發了自己代碼的機器人開發人員，全新SDK也能集成他們的工作，并添加了基于C編程語言的新API。這使開發人員可以將自己的軟件堆棧連接到IsaacSDK，并最大程度地減少編程語言轉換——為用戶提供通過CAPI訪問路由的Isaac功能。C-API訪問權限同時支持開發人員在其他編程語言中使用IsaacSDK。
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